Améliorer les données sur la pêche aux Açores

La pêche est super importante pour plein de communautés à travers le monde. Ça fournit de la nourriture et des emplois à des millions de personnes. Mais, la manière dont on pêche peut abîmer l'environnement et réduire les Populations de poissons. Étudier les pratiques de pêche et leurs effets est crucial pour garder des stocks de poissons en bonne santé et s'assurer que les générations futures puissent profiter des fruits de mer.

Cet article parle d'un projet axé sur l'amélioration des Données de pêche aux Açores, un groupe d'îles au Portugal. L'objectif est de créer de meilleures méthodes pour collecter et analyser les données de pêche pour aider ceux qui gèrent les populations de poissons. Le projet utilise des techniques spéciales de machine learning, qui est une technologie informatique permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir des données.

#L'état actuel des Pêches

La demande de poisson a vraiment explosé ces dernières années. En 2018, le monde a produit environ 179 millions de tonnes de poisson. La plupart de ce poisson était pêché pour la consommation humaine. Si cette demande apporte des avantages économiques, elle pose aussi de sérieux risques pour la vie marine. Des études ont montré que les populations de poissons dans l'océan ont drastiquement diminué, avec certaines estimations suggérant une perte allant jusqu'à 80 % dans certaines zones.

Beaucoup d'espèces de poissons sont maintenant surexploitées, ce qui signifie qu'on en prélève plus que ce qui peut se reproduire. C'est alarmant. En 1974, 90 % des stocks de poissons étaient considérés comme stables, mais en 2017, ce chiffre était tombé à 65,8 %. De nombreuses espèces sont classifiées comme surexploitées, et beaucoup fonctionnent au-delà de limites biologiques sûres. Ces statistiques montrent le besoin urgent de meilleures pratiques de gestion dans la pêche.

Aux Açores, la pêche est surtout à petite échelle et artisanale. Les efforts de pêche de la région ciblent de nombreuses espèces en utilisant diverses techniques. La zone économique exclusive des Açores est l'une des plus grandes d'Europe, ce qui lui donne un rôle important dans l'industrie de la pêche. Pourtant, comme beaucoup d'endroits, la région fait face à des défis, y compris des lacunes de données et des informations insuffisantes sur les stocks de poissons.

#L'importance de bonnes données dans les pêches

De bonnes données sont vitales pour comprendre les populations de poissons et prendre des décisions de gestion. Aux Açores, la collecte de données sur les débarquements de poissons-la quantité de poisson ramenée à terre après la capture-fait partie d'un effort de surveillance plus large. Malgré les enquêtes en cours, il y a d'importantes lacunes dans les informations disponibles sur différentes espèces de poissons. Ce manque de données rend difficile pour les gestionnaires de mettre en place des politiques efficaces.

L'étude des populations de poissons implique de comprendre leur biologie et leur écologie, y compris les taux de croissance, les habitudes de reproduction et la mortalité. Il faut aussi savoir comment et où la pêche se déroule. Pour évaluer avec précision les stocks de poissons, il est crucial d'avoir des données complètes et fiables sur ces facteurs.

#Défis avec la collecte de données actuelle

La collecte de données dans les pêches est souvent compliquée. Les méthodes traditionnelles pour combler les informations manquantes peuvent mener à une simplification excessive, entraînant des estimations biaisées. Les chercheurs se sont tournés vers des techniques de machine learning pour résoudre ces problèmes. Ces techniques ont montré leur efficacité dans divers domaines, y compris les sciences de l'environnement.

L'utilisation du machine learning dans les pêches implique des algorithmes qui peuvent analyser de grands ensembles de données et trouver des motifs. Par exemple, dans une étude, les chercheurs ont utilisé le machine learning pour prédire l'expression génétique à partir d'autres données génétiques. Dans un autre cas, le machine learning a été employé pour améliorer la gestion des données dans les systèmes énergétiques. Ces exemples montrent que le machine learning peut être un outil puissant pour traiter les données manquantes ou incomplètes.

Dans le contexte des pêches, le machine learning peut aider à combler les lacunes dans les données de capture. En utilisant des algorithmes pour analyser les tendances passées, les chercheurs peuvent prédire les débarquements futurs et mieux comprendre la dynamique des espèces. Cette approche peut mener à des évaluations plus fiables, cruciales pour une gestion efficace.

#Objectifs de l'étude

L'objectif principal de cette étude est d'améliorer la base de données de pêche existante aux Açores en reconstruisant les données manquantes. La recherche se concentre sur l'utilisation de méthodes de machine learning pour améliorer la qualité des données collectées entre 2010 et 2017. L'étude vise à combler les lacunes d'information et à améliorer les évaluations des stocks de poissons, soutenant ainsi une meilleure prise de décision pour une gestion durable.

L'accent de l'étude est mis sur la compréhension de la manière dont différentes méthodes de pêche affectent les populations de poissons au fil du temps. En appliquant des techniques de machine learning, la recherche cherche à fournir des informations précieuses sur les schémas et comportements de pêche qui peuvent éclairer les stratégies de gestion futures.

#Aperçu de la collecte de données

Les données utilisées dans cette étude proviennent de deux sources principales : le jeu de données quotidien de débarquements LOTAÇOR/OKEANOS-UAc et la base de données des enquêtes nationales. Ces ensembles de données sont générés à partir d'échantillons aléatoires collectés dans les ports de pêche à travers les Açores. Les enquêtes capturent des informations importantes sur les activités de pêche, comme les types d'engins de pêche utilisés, la quantité d'effort consacrée à la pêche, et les caractéristiques spécifiques de chaque prise.

Les données couvrent une période de huit ans, ce qui permet une analyse complète des tendances et des motifs dans les débarquements de poissons. Cependant, des défis comme les données manquantes persistent. Par exemple, seul un nombre limité d'espèces de poissons est surveillé de manière cohérente, entraînant des lacunes dans l'ensemble de données global.

#Préparation et nettoyage des données

Pour garantir la qualité des données utilisées dans cette analyse, un processus de nettoyage minutieux est nécessaire. Cela implique plusieurs étapes clés :

1. Sélection des caractéristiques: Identifier et supprimer les variables ayant un pourcentage élevé de données manquantes pour s'assurer que l'ensemble de données restant soit fiable.

2. Transformation des données: Standardiser les noms des variables pour garantir la cohérence dans l'ensemble de données, surtout pour les classifications d'engins de pêche qui ont changé au fil du temps.

3. Consolidation: Transformer la structure des données pour n'avoir qu'une entrée par débarquement de poisson, ce qui simplifie l'analyse et garantit que chaque enregistrement est traité indépendamment.

4. Encodage: Convertir les attributs catégoriques en valeurs numériques pour permettre aux modèles de machine learning de traiter les données efficacement.

5. Ensemble de données finalisé: Après ces étapes, l'ensemble de données résultant contient un nombre significatif de débarquements et de caractéristiques qui seront utilisées pour l'analyse.

#Analyser la dynamique des populations de poissons

Pour comprendre la dynamique des populations de poissons, les chercheurs doivent analyser le poids total des poissons capturés au fil des ans. Une baisse des prises totales peut indiquer une surpêche ou des pratiques de gestion inefficaces. Évaluer le catch-per-unit-effort (CPUE) peut fournir des indicateurs plus fiables de la santé des populations de poissons, car cela prend en compte l'effort investi dans la pêche.

Cependant, obtenir des données précises sur le CPUE peut être difficile. La plupart des informations proviennent de programmes d'échantillonnage qui reposent sur des méthodes statistiques. Cette dépendance à l'échantillonnage crée des biais potentiels, rendant nécessaire l'amélioration de la qualité et de la couverture des données.

#Applications du machine learning dans les pêches

Les techniques de machine learning peuvent considérablement améliorer la gestion des données de pêche. Ces méthodes peuvent identifier des motifs et combler les informations manquantes, permettant aux chercheurs de prendre de meilleures décisions. Cette étude teste plusieurs aspects clés des applications de machine learning :

• Performance à travers les périodes: Différents algorithmes peuvent être testés pour trouver la meilleure approche pour prédire les valeurs manquantes. Différentes périodes d'entraînement et de test peuvent donner des résultats variés.

• Variables contextuelles: Ajouter des informations pertinentes, comme les poids historiques des espèces de poissons, peut améliorer l'exactitude du modèle. Ces informations contextuelles aident à capturer des relations complexes dans l'ensemble de données.

• Suppression de caractéristiques: Étudier l'impact de la suppression de caractéristiques qui ne contribuent pas significativement aux prédictions peut améliorer la performance du modèle. Identifier les caractéristiques qui ajoutent du bruit ou de la redondance peut affiner les données pour de meilleurs résultats.

• Équilibrage des données: De nombreux ensembles de données souffrent d'un déséquilibre de classes, ce qui signifie que certaines espèces de poissons sont sous-représentées. Des techniques comme le suréchantillonnage ou le sous-échantillonnage peuvent aider à créer un ensemble de données plus équilibré, améliorant les prédictions des modèles.

• Ensemble Learning: Combiner plusieurs modèles peut mener à de meilleures performances. Cette technique peut améliorer les prédictions en tirant parti des forces de différents algorithmes.

#Évaluation de la performance et des résultats

L'étude explore l'efficacité de divers modèles de machine learning pour prédire les débarquements de poissons. Différentes approches d'entraînement et de test révèlent quelles combinaisons donnent les meilleurs résultats.

Après avoir évalué les modèles, il a été constaté que certaines méthodes de machine learning pouvaient améliorer l'exactitude des prédictions concernant les débarquements de poissons. Ajouter plus de caractéristiques a aidé à fournir un meilleur contexte pour les modèles.

Une découverte majeure a été l'importance d'équilibrer l'ensemble de données. En veillant à ce que les classes majoritaires et minoritaires soient représentées avec précision, la performance globale s'est améliorée. De plus, les modèles d'ensemble ont montré un potentiel prometteur pour maintenir l'exactitude tout en améliorant les prédictions pour les classes sous-représentées.

L'évaluation globale de la performance des modèles a utilisé divers indicateurs pour obtenir une compréhension complète de la manière dont les modèles ont fonctionné. Les indicateurs comprenaient l'exactitude, la moyenne géométrique et les moyennes équilibrées.

#Implications pour la gestion des pêches

Les résultats de cette étude ont plusieurs implications importantes pour la gestion des pêches. En utilisant des techniques de machine learning pour reconstruire les données manquantes dans les dossiers de pêche, les gestionnaires peuvent prendre des décisions plus éclairées. L'amélioration de la qualité des données peut mener à de meilleures évaluations des stocks de poissons et finalement aider à des pratiques de gestion durables.

Avec les bonnes informations, les gestionnaires de pêches peuvent mettre en œuvre des réglementations et des pratiques efficaces pour préserver les écosystèmes marins. Comprendre la dynamique des populations de poissons permet d'élaborer des stratégies de conservation plus ciblées et efficaces, aidant à prévenir la surpêche et à protéger les espèces vulnérables.

#Conclusion

La pêche joue un rôle crucial dans les économies et la sécurité alimentaire de nombreuses régions à travers le monde. Cependant, le besoin de gestion responsable et de pratiques durables n'a jamais été aussi critique. Cette étude souligne les défis des données incomplètes dans les pêches et le potentiel d'utiliser le machine learning pour résoudre ces problèmes.

Reconstruire les données manquantes grâce à des techniques avancées peut fournir une mine d'informations sur les tendances de la pêche. Les implications vont au-delà des Açores, fournissant des leçons applicables dans les communautés de pêche du monde entier. En tirant parti de la technologie et des approches basées sur les données, les décideurs peuvent faire des pas significatifs vers la santé à long terme des écosystèmes marins et des populations de poissons.

En continuant d'explorer la relation entre les pratiques de pêche et la dynamique des populations de poissons, les recherches futures peuvent s'appuyer sur ces résultats pour promouvoir des pratiques de pêche durables à l'échelle mondiale. L'intégration du machine learning et de la science des données dans la gestion des pêches représente une étape vitale pour équilibrer les besoins économiques avec la durabilité écologique, au bénéfice des gens et de l'environnement.